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ICCVImbSAM: 对于类不平衡识别中的锐度感知最小化的深入研究
在真实世界的识别任务中，类别不平衡是一种常见的挑战，其中大多数类别样本很少，也被称为尾类。本文从泛化的角度解决这个挑战，并且实证地发现极具潜力的 “Sharpness-Aware Minimization (SAM)” 在类别不平衡的情况下
PDFa year ago
一种基于视觉 - 语言模型的简单长尾识别基准线
BALLAD 利用对比学习方法，结合视觉感知与语言理解，实现对于长尾数据集的视觉识别，并在大量实验中获得比竞争性基线更优异的表现。
PDF3 years ago
长尾分类的标签感知分布校准
本文提出了一种新的分布校准方法，名为标签感知分布校准（LADC），它利用头部类的相关统计信息丰富尾部类，从而更准确地校准长尾分布的数据集。实验结果表明 LADC 显著优于现有的方法。
PDF3 years ago
长尾学习中的平衡知识蒸馏
提出了一种平衡知识蒸馏（BKD）框架，通过实例平衡分类损失和类平衡蒸馏损失的组合来训练学生模型，并成功地解决了长尾学习中模型在尾部类上的性能问题和在头部的性能问题之间的矛盾，使学生模型比教师模型有了显著的性能提升。
PDF3 years ago
ICCV长尾学习的分布鲁棒性损失
本文提出了一种基于鲁棒性理论的新型损失函数，旨在解决深度模型在处理不平衡数据时的分类偏差问题，从而提高对于长尾类别的识别准确性。在多项基准测试中，通过降低特征空间中头类别的表示偏差，该方法相较于已有方法以及 SOTA 方法均得到了更好的效果
PDF3 years ago
基于记忆的 Jitter：利用内存中的多样性提升长尾数据的视觉识别能力
本文考虑长尾数据中的深度视觉识别问题，提出了一种名为 Memory-based Jitter 的简单可靠方法，可以增强尾部类别的内部多样性，从而显著提高长尾视觉识别的性能。
PDF4 years ago